工作岗位temp，工作岗位特长

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于工作岗位temp的问题，于是小编就整理了1个相关介绍工作岗位temp的解答，让我们一起看看吧。

怎样在hive里用SQL查询呢？

感谢邀请。

Apache Hive还是我2年前在项目组中构建大数据集数据仓库用到的技术，当时用到的版本是1.5, 现在的版本是2.3.2 增加了许多功能点，如beeline、增加后端计算引擎支持等。

先简单介绍下Apache Hive, 它是Hadoop生态链中的一个数据仓库(Data Warehouse)工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，而sql语句转换为MapReduce任务进行运行，在Hive2.0以上的版本，sql还可以转化为Spark任务，其速度往往比MapReduce任务快的多。

Hive的优点是学习成本低，简单易用。 Hive 定义了简单的类 SQL 查询语言，称为 HiveQL。 允许熟悉 SQL 的开发人员不必开发专门的MapReduce应用就可以对数据进行操作和查询，十分适合数据仓库的统计分析。同时，这个语言也允许熟悉 MapReduce 开发者的开发自定义的 mapper 和 reducer 来处理内建的 mapper 和 reducer 无法完成的复杂的分析工作。

问题中的Hive如何用sql查询信息，更准确的说法是如何调用HiveQL查询信息。熟悉SQL查询方式(select clause)几乎无缝在Hive中查询。

Hive查询语句的语法：

SELECT [ALL | DISTINCT] select_expr, select_expr, ...

FROM table_reference

[WHERE where_condition]

[GROUP BY col_list] [HAVING having_condition]

[CLUSTER BY col_list | [DISTRIBUTE BY col_list]

[SORT BY col_list]] [LIMIT number] ;

下面给出几个例子说明Hive的使用。

1，对文件中的词频进行统计分析。

hive>> DROP TABLE IF EXISTS docs;

hive>> CREATE TABLE docs (line STRING);

hive>> LOAD DATA INPATH 'input_file' OVERWRITE INTO TABLE docs;

hive>> CREATE TABLE word_counts

AS

SELECT word, count(1) AS count

FROM

(SELECT explode(split(line, '\s')) AS word FROM docs) temp

GROUP BY word

ORDER BY word;

2, 比如说数据文件已经映射为如下表：

a. 获取工资大于25000的人员姓名和职位。

hive> SELECT Name, Position FROM employee WHERE salary>25000;

b, 获取职位相关人员数量

hive> SELECT Position, COUNT(1) AS PersonCount FROM employee GROUP BY Postion;

可以看出简单用法时和普通的SQL语句没有太多区别。

【补充】

1，进入Hive终端的方式很直接，在安装好Hive并且配置好环境变量后，直接键入hive 或者beeline就会进入Hive的终端。正常的话就会看到提示符如下：

hive > ....

就可以在其中输入其他命令或者语句了。

2, 进入Hive后可以用下列命令查询Hive数据仓库的基本情况，比如表的个数， 表的属性信息等：

hive > show tables;
hive > describe `tablename';

希望这个回答可以有帮助，欢迎交流!

到此，以上就是小编对于工作岗位temp的问题就介绍到这了，希望介绍关于工作岗位temp的1点解答对大家有用。